0x00 来由
上一篇（https://www.jianshu.com/p/4c04fe70e0e3） 介绍的是Flux 官方提供的模型，比较吃显卡、内存。
于是乎就有这片低配要求的 nf4模式，直接放在checkpoints, 且自带 clip，vae
名称来由：
- NF4: Next-Gen Flux Model, 速度提升4倍，显存要求低4倍
- GGUF: GPT-Generated Unified Format
0x01 NF4 模型下载
这里使用的是：Flux.1-Dev BNB NF4 v2:
下载地址：
https://civitai.com/models/638187?modelVersionId=721627
保存到 model/checkpoints下：
image.png
0x02 GGUF 下载
来这里：
https://huggingface.co/city96/FLUX.1-dev-gguf/tree/main
下载规则：文件大小比显存略小即可。
比如我的显存12G，选择最接近的 9.86GB。
image.png
gguf 保存到 D:\ComfyUI\models\unet
image.png
0x03 Clip 文件下载
参考上一篇： https://www.jianshu.com/p/4c04fe70e0e3
0x04 工具安装节点： ComfyUI-GGUF
通过节点安装器，安装节点 ComfyUI-GGUF：
image.png
0x05 手动安装节点： ComfyUI-NF4
目前的节点管理器中没有NF4,所以需要我们手动下载
cd custom_nodes
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI_bitsandbytes_NF4
cd ComfyUI_bitsandbytes_NF4
pip install -r ./requirements.txt
image.png
0x06 工具安装节点： x-flux-comfyui
image.png
0x06 安装 Lora
打开这里：https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-lora-collection/tree/main
文件列表中，带 comfy_converted 的文件，可以直接放到 models/lora目录中
image.png
下载黑悟空Lora: https://civitai.com/models/665047/wukong-flux-v1
image.png
0x07 安装 Controlnet
下载三个 Controlnet 放到 D:\ComfyUI\models\xlabs\controlnet 下面
来源：
https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-controlnet-hed-v3/tree/main
https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-controlnet-canny-v3/tree/main
https://huggingface.co/XLabs-AI/flux-controlnet-depth-v3/tree/main
image.png
0x08 下载放大器
来源：https://huggingface.co/lokCX/4x-Ultrasharp/blob/main/4x-UltraSharp.pth
放到这里：D:\ComfyUI\models\upscale_models
image.png
0x09 一些参数：
-
guidance:
- 写实: 2~3
-
卡通：3~4.5
image.png
-
cfg
使用Flux模型时，直接设置为1
0x10 跑一个例子：
效果不是太好，重在参与，哈哈，收工
image.png
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